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在OpenAI，我们依赖自身的技术来优化工作流程、扩展专业知识，并驱动成果的实现。为了与更多组织分享这些经验，我们在新系列《OpenAI中的OpenAI》中将探讨相关案例和心得。 🔗 来源：Building OpenAI with OpenAI (AI 严选)

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运行一款人工智能产品所需的计算能力是巨大的——随着科技行业竞相挖掘人工智能模型的力量，与此平行展开的还有构建支撑它们所需基础设施的竞争。 最近的一次财报电话会议上，Nvidia首席执行官黄仁勋估计，在本十年结束前将有3万亿美元至4万亿美元用于人工智能基础设施建设——其中很大一部分资金来自于人工智能公司。在这一过程中，他们正在对电网造成巨大的压力，并把行业的建造能力推向极限。 下面是关于最大的人工智能基础设施项目的综述，包括Meta、Oracle、Microsoft、Google和OpenAI等公司的主要支出情况。我们将随着热潮的持续而进行更新，数字也会随之攀升。 这或许就是现代人工智能热潮的关键交易：2019年，微软投资了10亿美元给一个名为OpenAI的非营利组织——它主要是与埃隆·马斯克有关联的一个知名机构。关键在于，这笔交易让微软成为了OpenAI独家云服务提供商——随着模型训练需求变得越发严苛，微软的投资开始更多以Azure云计算信用的形式出现而非现金形式。 这对双方来说都是一个好 deal：一方面，微软可以借此增加Azure的销售额；另一方面，OpenAI能够为它最大的单次支

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在人工智能技术飞速发展的今天，如何让机器更好地理解和应对复杂多变的世界成为研究者们关注的焦点。近日，一项前沿的研究成果引起广泛关注——科研人员致力于开发新的算法和框架，旨在使人工智能模型能够在对话中明确地表达它们对预测结果的不确定程度。 传统的人工智能系统往往给人一种机械、非人性化的印象：它们给出的答案要么是对要么是错，缺乏灵活应对复杂情境的能力。然而，这种一刀切的回应方式在现实世界中的应用场景远远不足。特别是在医疗诊断、金融分析等需要高度精确度和可靠性的领域里，模型能否准确表达自身的不确定性显得尤为重要。 为此，研究人员提出了一种创新的方法：通过训练模型学会用自然语言来描述其预测结论的置信水平。这种方法不仅能够提高系统对外界的适应性和鲁棒性，同时也增强了人机交互过程中的透明度和信任感。 具体而言，开发团队首先构建了一个包含大量标注数据集，这些数据涵盖了不同情境下的各种不确定性表达方式。接着，他们利用深度学习技术对模型进行训练，并且不断优化其在复杂场景下准确评估自身预测准确性的能力。 实验结果显示，在多个实际应用场景中，采用新方法开发的系统相较于传统方法展现出了显著改进

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新推出的功能“ChatGPT Images”基于我们旗舰级别的图像生成模型，能够提供更加精准的编辑、一致的细节呈现，并且生成速度提高至原来的4倍。 该升级后的模型今日开始面向所有ChatGPT用户开放，并已在API中可用，名为GPT-Image-1.5。 🔗 来源：The new ChatGPT Images is here (AI 严选)

近日，人工智能领域的领军企业再次推出了两个重要产品的新版本——GPT-3和Codex。这两个工具现在具备了更加先进的功能，能够直接对已有的文本进行编辑或插入内容，而不仅仅是完成现有文字的生成。 GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）是一种自然语言处理模型，它的最新版本通过引入编辑与插入能力，大大扩展了其应用场景。这意味着用户可以利用GPT-3对现有的文档进行修改和补充，使得文本的内容更加丰富、准确与连贯。 同样地，Codex也是一个基于相同技术的强大工具，它能够理解和生成代码片段。此次更新后，Codex也可以在程序中插入或修改代码，这将极大地提高软件开发的效率与质量。 编辑与插入能力 GPT-3和Codex的新功能主要体现在两个方面：一是针对现有文本进行局部或整体的修改；二是可以在已有内容的基础上增加新的信息。这两个功能对于需要频繁更新文档、优化代码或进行详细校对的工作流程来说至关重要。 例如，在写作过程中，研究人员可以利用GPT-3快速生成段落并对其进行润色和调整。而在软件开发中，开发者能够通过Codex高效地添加新

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作者 | 张子怡 编辑 | 袁斯来 在消费级3D打印市场，拓竹、智能派、创想三维等企业已经将产品价格降至千元入门门槛。然而，新兴的碳索者三号（FibreSeeker 3），凭借其不到3000美元的价格，在Kickstarter众筹平台上筹集了超过470万美元，彰显了新的竞争格局。 碳素者三号是一款全球首款消费级连续纤维3D打印机。它打印的不只是常见的塑料手办，而是强度可媲美铝合金的碳纤维结构件。这背后是阿奈索三维公司推出的全新品牌——碳索科技，致力于将这项技术从专业领域向大众市场推广。 阿奈索三维成立于2023年，此前主要面向企业端提供服务，如航空航天、汽车制造等重工业企业。连续纤维3D打印作为一项新兴技术，其机器和材料价格高昂，难以进入消费级市场。但随着公司CEO刘瑞决定转向面向消费者，他意识到这项技术可以更好地服务于工程师、创造者乃至学生。 “如果这项技术不仅仅用于价值十亿美元的火箭或价值百万美元的赛车？如果我们把这项技术变成一种产品，让工程师、创造者，甚至学生都能在办公桌前使用呢？”刘瑞曾在视频中提到。碳索科技正是基于这一理念，在保持高技术水平的同时，大幅降低了耗

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周四，OpenAI 宣布发布了其代理编码工具 Codex 的轻量级版本。本月早些时候，该公司推出了最新款Codex模型GPT-5.3-Codex-Spark，这被描述为一个“较小的版本”，旨在实现更快的推理。 为了支持这种推理，OpenAI 与硬件合作伙伴 Cerebras 合作引入了一种专用芯片。这一合作标志着 OpenAI 在其物理基础设施方面达到了一个新的集成水平。上个月宣布了两家公司的合作关系，OpenAI 表示已达成一项为期多年的协议，价值超过10亿美元。 “将Cerebras纳入我们的计算解决方案组合旨在让我们的AI响应速度大幅提升。”当时公司如是说。现在，OpenAI 将Spark称为双方关系中的“第一个里程碑”。这款设计用于快速、实时协作和“快速迭代”的工具将由 Cerebras 的 Wafer Scale Engine 3（WSE-3）提供动力支持。 OpenAI 描述新推出的轻量级工具为“日常生产力驱动器，帮助用户进行快速原型设计”，而不是原始5.3版的长期任务。目前，Spark 已经在 Codex 应用程序中向 ChatGPT Pro 用户开放了研究预览。

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通过Genspark的创新，一个价值3600万美元年经常性收入（ARR）的人工智能产品在短短45天内得以实现——这一切都归功于无代码个人代理，这些代理是由GPT-4.1和OpenAI Realtime API驱动。 🔗 来源：No-code personal agents, powered by GPT-4.1 and Realtime API (AI 严选)

近期，科研团队成功开发出一种无需标注数据的情感分析系统，这一创新成果令人振奋。该系统仅通过预测文本中下一个字符的方式进行训练，便能学习到极为出色的情感表示。 传统的自然语言处理技术往往依赖于大量的标注数据来训练模型以识别情感，这不仅耗时费力，而且在获取高质量标注数据方面存在诸多挑战。而此次研究团队所开发的系统则突破了这一困境，通过一种新颖的方法——仅基于预测文本中下一个字符的方式进行训练。 “我们发现，即使不在训练过程中直接关注情感识别任务，通过这种生成式的训练方式，模型依然能够有效地捕捉到文本中的情感信息。”研究团队表示。这意味着无需大规模标注数据集，也可以实现高效的情感分析。 具体而言，该系统通过对亚马逊产品评论进行训练，可以自动学习并理解用户在评价时所表达的正面或负面情绪。这种无监督的学习方式不仅简化了数据准备工作，还可能使得模型在面对未见过的数据时也能表现得更为灵活和准确。 研究人员认为，这一突破性成果对于未来的自然语言处理技术发展具有重要意义。它不仅开启了情感分析的新思路，还在一定程度上缓解了标注数据不足的问题，推动了机器学习领域的发展。 未来，这种无需标

OpenAI的《日本经济蓝图》概述了日本如何利用人工智能（AI）来提升创新能力、增强竞争力，并促进包容性增长和可持续发展。 🔗 来源：AI in Japan—OpenAI’s Japan Economic Blueprint (AI 严选)

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星门社区计划旨在通过采纳当地社区的意见、能源需求以及就业优先事项，制定出符合本地特色的AI基础设施方案。这标志着一个全新的发展思路，即将社区的利益置于首位。 该计划的核心在于确保AI技术的发展不仅能够带来创新和进步，同时也能够惠及每一个社区成员。具体而言，星门社区计划将通过以下几个方面来实现这一目标： 广泛收集并听取社区居民的意见和建议，确保基础设施设计更加贴近实际需求。 充分考虑当地的能源供应情况，选择最环保、最高效的方案进行实施，以减少碳排放。 注重提升本地就业机会，促进技术培训和职业发展项目，帮助居民掌握新技术并创造更多就业机会。 星门社区计划体现了对社会责任的高度重视以及对未来可持续发展的承诺。通过这样的方式，不仅能够推动科技进步，还能增强社区凝聚力，共同迎接智能时代带来的挑战与机遇。 🔗 来源：Stargate Community (AI 严选)

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普拉提卡利用GPT-4.1和GPT-5.2构建适应性AI导师，个性化课程内容，跟踪学习进度，并帮助学员实现实际语言流利度。 🔗 来源：Inside Praktika's conversational approach to language learning (AI 严选)

最近，一项研究揭示了在简单游戏中多智能体相互作用中出现的复杂工具使用现象。研究人员观察到，在一个模拟的捉迷藏环境中，智能体逐步发明了一系列越来越复杂的策略和反制策略。 在这个名为“Emergent tool use from multi-agent interaction”的研究项目中，研究团队通过训练发现，智能体们不仅能够互相协作进行游戏，还能在互动过程中不断开发出新的、复杂的行为模式。这些行为模式包括六个不同的层次，其中一些是研究人员之前未曾预料到的。 这项研究表明，在简单的交互环境中，多智能体系统可以自发地发展出复杂的策略和反制策略。这不仅对人工智能领域具有重要意义，还预示着未来可能生成极为复杂且高智能化的行为模式。 研究者强调，这种自监督下的自发复杂性进一步证明了通过多智能体共适应来产生极其复杂和智能行为的可能性。这意味着在未来的科研探索中，我们或许能见证更加先进的人工智能技术的发展与应用。 总的来说，这项研究不仅展示了人工智能领域的新进展，还为未来的研究方向提供了一种新的思考角度。 🔗 来源：Emergent tool use from multi-agent int

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面对人工智能（AI）时代的需求，战略性地投资于能源和基础设施建设将起到关键作用。OpenAI向白宫提交的报告详细阐述了如何通过扩大容量和提高劳动力准备度来维持美国在AI领域的领导地位及促进经济增长。 🔗 来源：Seizing the AI opportunity (AI 严选)

作者｜黄楠 编辑｜袁斯来 编者按： 当出海越来越成为一家中国公司核心战略时，如何征战全球市场就成为一个极其专业的话题。在全球化的演变中，已有不少中国品牌站立潮头。 鉴于此，硬氪特推出「Insight全球」专栏，从品牌成长与变迁，探索中国品牌出海的前沿方向与时代契机，为出海玩家与行业提供思考与启发。 这是我们专栏第61期—— 拿火音乐（LAVA MUSIC）从广州起步，以“材料创新+智能交互”模式，于2017年推出全球首款一体成型碳纤维吉他LAVA ME，在智能吉他赛道中迅速破局。经过数年的技术积累与市场开拓，拿火音乐在2024年发布无弦吉他“精灵”，进一步降低用户上手门槛；2025年则推出了个人音乐创作平台LAVA STUDIO，并通过海外众筹平台成功筹得超过226万美元，刷新了品类纪录。目前全年营收已达数亿元。 拿火音乐创始人陆子天，这位从独立音乐节后台走出的乐手，以其独特的创业经历和创新精神引领着智能音乐产业的发展。他曾在9岁时开始学习弹吉他，并在大学期间赴美深造，在全球最大的乐器零售店Guitar Center试玩各类顶级乐器设备。 谈及创业初衷，陆子天直言：“传统乐器几十年来似